1. 安装
```
(venv) [ms@localhost ttsx_exercide]$ pip install django-haystack
(venv) [ms@localhost ttsx_exercide]$ pip install whoosh
```
2. 注册应用
```
(venv) [ms@localhost ttsx_exercide]$ vi ttsx_exercide/settings.py
```
#settings.py
```
INSTALLED_APPS = [
...
'tinymce',
'haystack',#add the line
]
# 全文检索框架的配置
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
'default': {
# 使用whoosh引擎
'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_backend.WhooshEngine',
#'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine',
# 索引文件路径
'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'),
}
}
# 当添加、修改、删除数据时，自动生成索引
HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'
# 指定搜索结果每页显示的条数
HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE=1
```
3. 建立索引字段,以商品goods为例
添加固定文件名
```
(venv) [ms@localhost ttsx_exercide]$ touch apps/goods/search_indexes.py
```
#search_indexes.py
```
# 定义索引类
from haystack import indexes
# 导入模型类
from goods.models import GoodsSKU
# 指定对于某个类的某些数据建立索引
# 索引类名格式:模型类名+Index
class GoodsSKUIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
# 索引字段 use_template=True指定根据表中的哪些字段建立索引文件的说明放在一个文件中
text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)
def get_model(self):
# 返回你的模型类
return GoodsSKU
# 建立索引的数据
def index_queryset(self, using=None):
return self.get_model().objects.all()
```
指定列名搜索，建立固定名字文件夹和文件
```
(venv) [ms@localhost ttsx_exercide]$ mkdir -p templates/search/indexes/goods/
(venv) [ms@localhost ttsx_exercide]$ vi templates/search/indexes/goods/goodssku_text.txt
```
#goodssku_text.txt
```
# 指定根据表中的哪些字段建立索引数据
{{ object.name }} # 根据商品的名称建立索引
{{ object.desc }} # 根据商品的简介建立索引
{{ object.goods.detail }} # 根据商品的详情建立索引
```
4. 根据关键列名建立索引
```
(venv) [ms@localhost ttsx_exercide]$ python manage.py rebuild_index
```
5. 修改urls.py
```
(venv) [ms@localhost ttsx_exercide]$ vi ttsx_exercide/urls.py
```
#urls.py
```
urlpatterns = [
path('admin/', admin.site.urls),
path('tinymce/', include('tinymce.urls')),
path('search/', include('haystack.urls')), #add the line
...
]
```
6. 修改搜索前端页面，加入表单
```
(venv) [ms@localhost ttsx_exercide]$ vi templates/base.html
```
#base.html
```
<form action='search/' method='get'>
<input type="text" class="input_text fl" name="q" placeholder="搜索商品">
<input type="submit" class="input_btn fr" name="" value="搜索">
</form>
```
7. 修改search.html
```
(venv) [ms@localhost ttsx_exercide]$ cp templates/list.html template/search/search.html
(venv) [ms@localhost ttsx_exercide]$vi template/search/search.html
```
#search.html
```
#主要修改那内容
<ul class="goods_type_list clearfix">
{% for item in page %}
<li>
<a href="{% url 'goods:detail' item.object.id %}"><img src="{{ item.object.image.url }}"></a>
<h4><a href="{% url 'goods:detail' item.object.id %}">{{ item.object.name }}</a></h4>
<div class="operate">
<span class="prize">￥{{ item.object.price }}</span>
<span class="unit">{{ item.object.price}}/{{ item.object.unite }}</span>
<a href="#" class="add_goods" title="加入购物车"></a>
</div>
</li>
{% endfor %}
</ul>
<div class="pagenation">
{% if page.has_previous %}
<a href="/search?q={{ query }}&page={{ page.previous_page_number }}"><上一页</a>
{% endif %}
{% for pindex in paginator.page_range %}
{% if pindex == page.number %}
<a href="/search?q={{ query }}&page={{ pindex }}" class="active">{{ pindex }}</a>
{% else %}
<a href="/search?q={{ query }}&page={{ pindex }}">{{ pindex }}</a>
{% endif %}
{% endfor %}
{% if spage.has_next %}
<a href="/search?q={{ query }}&page={{ page.next_page_number }}">下一页></a>
{% endif %}
</div>
```
8. 测试
9. 修改解词包，用jieba分词代替，更好的中文支持
```
(venv) [ms@localhost ttsx_exercide]$ pip install jieba
```
进入虚拟环境haystack目录
```
(venv) [ms@localhost backends]$ cd
/home/ms/Documents/venv/lib/python3.7/site-packages/haystack/backends
```
创建中文解包类
```
(venv) [ms@localhost backends]$ vi ChineseAnalyzer.py
```
#ChineseAnalyzer.py
```
import jieba
from whoosh.analysis import Tokenizer, Token
class ChineseTokenizer(Tokenizer):
def __call__(self, value, positions=False, chars=False,
keeporiginal=False, removestops=True,
start_pos=0, start_char=0, mode='', **kwargs):
t = Token(positions, chars, removestops=removestops, mode=mode, **kwargs)
seglist = jieba.cut(value, cut_all=True)
for w in seglist:
t.original = t.text = w
t.boost = 1.0
if positions:
t.pos = start_pos + value.find(w)
if chars:
t.startchar = start_char + value.find(w)
t.endchar = start_char + value.find(w) + len(w)
yield t
def ChineseAnalyzer():
return ChineseTokenizer()
```
拷贝whoosh_backend.py
```
(venv) [ms@localhost backends]$ cp whoosh_backend.py whoosh_cn_backend.py
```
打开whoosh_cn_backend.py
```
(venv) [ms@localhost backends]$ vi whoosh_cn_backend.py
```
#whoosh_cn_backend.py
```
from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer
```
`analyzer=StemmingAnalyzer()`替换为`analyzer=ChineseAnalyzer()`
修改settings.py
```
(venv) [ms@localhost ttsx_exercide]$ vi ttsx_exercide/settings.py
```
#settings.py
```
# 全文检索框架的配置
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
'default': {
# 使用whoosh引擎
'ENGINE': 'haystack.backends.whoosh_cn_backend.WhooshEngine', #use whoosh_cn_backend
# 索引文件路径
'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index'),
}
}
```
10. 重现创建索引数据
```
(venv) [ms@localhost ttsx_exercide]$ python manage.py rebuild_index
```